pandas依据某列的值将数据划分

要按照某列的值将数据划分，可以使用Pandas的groupby函数。假设有一个DataFrame数据，其中包含学生的姓名、班级和成绩，可以按照班级将数据划分，并计算每个班级的平均成绩，可以按照以下步骤实现：

1. 导入Pandas库：

   import pandas as pd

2. 创建DataFrame数据：

   data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Mary', 'Jack', 'John'],
           'class': ['A', 'B', 'A', 'B', 'B', 'A'],
           'score': [80, 90, 70, 85, 95, 75]}
   df = pd.DataFrame(data)

3. 按照班级分组并计算平均成绩：

   df.groupby('class')['score'].mean()

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame数据
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Mary', 'Jack', 'John'],
        'class': ['A', 'B', 'A', 'B', 'B', 'A'],
        'score': [80, 90, 70, 85, 95, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照班级分组并计算平均成绩
df.groupby('class')['score'].mean()

输出结果为：

class
A    75.0
B    90.0
Name: score, dtype: float64

其中，第一列是班级，第二列是平均成绩。